Posted on

💼 ทำไมคนหนุ่มสาวที่รอดชีวิตจากมะเร็งยังเผชิญความท้าทายในที่ทำงาน?

วิเคราะห์จากงานวิจัยใหม่ในวารสาร JAMA Network Open

🧠 บทนำ: หลังมะเร็งชีวิตไม่ได้ “กลับมาเหมือนเดิม” เสมอไป

แม้การแพทย์ยุคใหม่จะช่วยให้ผู้ป่วยมะเร็งจำนวนมาก “รอดชีวิต” ได้ยาวนานขึ้น แต่สิ่งที่คนทั่วไปอาจไม่รู้คือ “การกลับไปใช้ชีวิตการทำงานปกติ” ไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป โดยเฉพาะในกลุ่มคนหนุ่มสาวอายุระหว่าง 18–39 ปี ที่อยู่ในช่วงต้นของเส้นทางอาชีพ

งานวิจัยที่ตีพิมพ์ในวารสาร JAMA Network Open เดือนสิงหาคม ปี 2025 ได้สำรวจว่า ผู้รอดชีวิตจากมะเร็งในวัยหนุ่มสาวเผชิญความท้าทายแบบใดบ้างในโลกของการทำงาน — ทั้งในแง่ การขาดงาน (absenteeism), ประสิทธิภาพในการทำงาน (presenteeism) และ คุณภาพชีวิตโดยรวม (quality of life)

📊 ใครคือกลุ่มที่เข้าร่วมการศึกษา?

งานวิจัยนี้เก็บข้อมูลจากผู้รอดชีวิตจากมะเร็งจำนวน 198 คน ในช่วงอายุเฉลี่ย 39 ปี (โดยเฉลี่ยอายุ 31 ปีตอนเริ่มรักษา)
ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่เป็นเพศหญิงกว่า 70% และกลุ่มมะเร็งที่พบมากที่สุดคือ มะเร็งเต้านม และ มะเร็งในระบบเลือด

นักวิจัยได้สอบถามทั้งเรื่องสถานะการทำงาน รายได้ การศึกษา สุขภาพกายใจ และความสามารถในการกลับมาทำงานในแต่ละวัน

💼 ผลลัพธ์: กลับมาทำงานได้ แต่ “ไม่เหมือนเดิม”

ผลการศึกษาเผยว่า แม้จะมีผู้รอดชีวิตกว่า 90% ที่กลับเข้าสู่การทำงานได้ แต่ราว 7% ยังคงว่างงาน ซึ่งตัวเลขนี้ไม่ต่างจากคนทั่วไปในช่วงวัยเดียวกันมากนัก

แต่สิ่งที่แตกต่างคือ “คุณภาพชีวิต” —
คนที่ยังทำงานอยู่กลับพบว่า ประสิทธิภาพในการทำงาน (presenteeism) ลดลง เช่น เหนื่อยง่าย สมาธิลดลง หรือเจ็บป่วยเรื้อรังจากผลข้างเคียงของการรักษา ขณะที่บางคนต้องขาดงานบ่อยเพื่อไปตรวจติดตามอาการ

🧩 ตัวเลขน่าสนใจจากงานวิจัย

  • ค่าเฉลี่ยขาดงาน (Absenteeism): ศูนย์วันต่อเดือน (ส่วนใหญ่ยังทำงานได้เต็มเวลา)
  • ประสิทธิภาพการทำงาน (Presenteeism): อยู่ที่ประมาณ 80% ของศักยภาพปกติ
  • รายได้ที่สูญเสียไปจากการขาดงาน: ประมาณ 1,262 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี
  • ผู้ที่ขาดงานบ่อยมีแนวโน้มเกิด ภาวะวิตกกังวล (Anxiety) และ ความเหนื่อยล้า (Fatigue) สูงกว่ากลุ่มอื่น

🧘‍♀️ จิตใจก็สำคัญไม่แพ้ร่างกาย

สิ่งหนึ่งที่เห็นชัดคือ ผู้ที่มีภาวะซึมเศร้าหรือวิตกกังวล มีแนวโน้มที่จะมี “ประสิทธิภาพการทำงานต่ำลง” และ “ขาดงานบ่อยขึ้น”

นักวิจัยชี้ว่า การสนับสนุนทางจิตใจหลังมะเร็งมีความสำคัญอย่างยิ่ง เช่น การให้คำปรึกษา (counseling) หรือโปรแกรมฟื้นฟูสมรรถภาพจิตใจในที่ทำงาน เพราะจะช่วยให้ผู้รอดชีวิตกลับมามีสมดุลชีวิตและการทำงานได้ดีขึ้น

🏢 บทเรียนสำหรับนายจ้างและสังคม

ผลวิจัยนี้ไม่ได้ชี้ให้เห็นเพียงตัวเลขของผู้ว่างงาน แต่ยังสะท้อนว่า “การกลับมาทำงาน” ไม่ได้หมายถึง “หายดีแล้ว”
องค์กรควรปรับแนวทางการจัดการ เช่น

  • ให้เวลาพักหรือทำงานยืดหยุ่นมากขึ้น
  • ลดความกดดันในช่วงฟื้นตัว
  • สนับสนุนด้านสุขภาพจิตในที่ทำงาน

การสร้างสภาพแวดล้อมที่เข้าใจและให้โอกาส จะช่วยให้ผู้รอดชีวิตจากมะเร็งสามารถใช้ศักยภาพได้อย่างเต็มที่และยั่งยืน

⚠️ หมายเหตุสำคัญสำหรับผู้อ่านเว็บไซต์

บทความนี้จัดทำขึ้นเพื่อเผยแพร่ข้อมูลจากงานวิจัยทางการแพทย์ในวารสาร JAMA Network Open เพื่อให้ผู้อ่านเข้าใจประเด็นด้านสุขภาพและคุณภาพชีวิตของผู้รอดชีวิตจากโรคมะเร็งในเชิงวิทยาศาสตร์ ไม่ใช่คำวินิจฉัยหรือคำแนะนำทางการแพทย์ส่วนบุคคล

หากผู้อ่านหรือบุคคลใกล้ชิดมีประสบการณ์เกี่ยวข้องกับโรคมะเร็ง หรือกำลังฟื้นฟูหลังการรักษา ควรปรึกษาแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้องอกวิทยา หรือจิตแพทย์ เพื่อรับคำแนะนำและแนวทางดูแลที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคล

เนื้อหาภายในบทความนี้อ้างอิงจากแหล่งข้อมูลทางการแพทย์ที่เชื่อถือได้ เช่น

  • วารสารสมาคมแพทย์อเมริกัน (JAMA Network Open)
  • สถาบันสุขภาพแห่งชาติสหรัฐอเมริกา (National Institutes of Health: NIH)
  • องค์การอนามัยโลก (World Health Organization: WHO)

อย่างไรก็ตาม ผลการศึกษาทางวิทยาศาสตร์อาจมีข้อจำกัดและอาจไม่สามารถใช้แทนการตรวจวินิจฉัยของแพทย์ได้โดยตรง

💬 ข้อคิดส่งท้าย

สำหรับผู้รอดชีวิตจากมะเร็ง การกลับมาทำงานอีกครั้งคือสัญลักษณ์แห่ง “ชัยชนะ” และ “ความหวัง”
แต่สิ่งที่สังคมควรช่วยกันตระหนักคือ ชัยชนะนี้จะสมบูรณ์ได้ก็ต่อเมื่อพวกเขาได้รับ โอกาส ความเข้าใจ และการสนับสนุนทั้งร่างกายและจิตใจ

📚 แหล่งอ้างอิง

  • Bhatt NS, Voutsinas J, Winters M, et al. Work Status, Absenteeism, Presenteeism, and Quality of Life in Young Adult Cancer Survivors. JAMA Network Open. 2025;8(8):e2528882. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.28882
  • American Medical Association (AMA) – วารสาร JAMA Network Open, สหรัฐอเมริกา
Posted on

งานวิจัยใหม่เผย: AI ช่วยคัดกรองมะเร็งเต้านมแม่นยำขึ้น แม้ในกลุ่มชาติพันธุ์ที่หลากหลาย

งานวิจัยล่าสุดจากประเทศแคนาดาเผยว่า แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้ภาพแมมโมแกรมย้อนหลังถึง 4 ปี ช่วยประเมินความเสี่ยงของมะเร็งเต้านมล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มผู้หญิงหลากหลายเชื้อชาติ ซึ่งนับเป็นก้าวสำคัญของการวางแผนคัดกรองและป้องกันมะเร็งเต้านมในระดับปัจเจก

วิเคราะห์ภาพแมมโมแกรมหลายปี เพิ่มความแม่นยำ

การศึกษานี้วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้หญิงกว่า 206,000 คน อายุระหว่าง 40–74 ปี ที่เข้าร่วมโครงการตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านมในรัฐบริติชโคลัมเบีย ประเทศแคนาดา ตั้งแต่ปี 2013–2019 โดยใช้ภาพแมมโมแกรมดิจิทัลทั้งภาพปัจจุบันและภาพย้อนหลังในช่วง 4 ปีที่ผ่านมา เพื่อประเมินความเสี่ยงเกิดมะเร็งภายใน 5 ปี

ผลการวิจัยพบว่า แบบจำลอง AI ที่ใช้ภาพย้อนหลัง (dynamic model) มีค่า AUROC (ค่าชี้วัดความแม่นยำของโมเดล) เท่ากับ 0.78 ซึ่งถือว่าแม่นยำสูงกว่าการใช้เพียงภาพปัจจุบันเพียงภาพเดียว (AUROC = 0.71) อย่างมีนัยสำคัญ

ใช้ได้กับทุกเชื้อชาติ – ลดความเหลื่อมล้ำ

ที่สำคัญ แบบจำลองนี้สามารถใช้ได้กับสตรีทุกเชื้อชาติ ไม่ว่าจะเป็นหญิงผิวขาว เอเชียใต้ เอเชียตะวันออก หรือชนพื้นเมือง โดยมีค่า AUROC ใกล้เคียงกัน (อยู่ระหว่าง 0.75–0.80) แสดงให้เห็นว่าโมเดลนี้มีความแม่นยำและเป็นธรรมในทุกกลุ่มประชากร

สะดวก ไม่ต้องใช้ข้อมูลสุขภาพหรือพันธุกรรม

ต่างจากโมเดลดั้งเดิมที่ต้องอาศัยข้อมูลเชิงคลินิก เช่น ประวัติครอบครัว ความหนาแน่นของเต้านม หรือคะแนนพันธุกรรม แบบจำลองใหม่นี้ใช้เพียงภาพแมมโมแกรมที่มีอยู่แล้ว จึงสามารถนำไปใช้ในระบบบริการสุขภาพได้ง่ายขึ้น ลดภาระของแพทย์และผู้ป่วย

ศักยภาพสู่การแพทย์แม่นยำ (Precision Medicine)

ด้วยความแม่นยำในการคาดการณ์ความเสี่ยงภายใน 5 ปี และความสามารถในการประเมินผู้ที่มีความเสี่ยงสูง (มากกว่า 3%) แบบจำลองนี้จึงสามารถใช้เป็นเครื่องมือช่วยในการกำหนดแนวทางป้องกัน เช่น การตรวจถี่ขึ้น หรือใช้ยาต้านฮอร์โมนในกลุ่มเสี่ยงสูง

ข้อสังเกตและข้อจำกัด

อย่างไรก็ตาม งานวิจัยนี้ยังใช้ข้อมูลย้อนหลังได้เพียง 4 ปี เนื่องจากข้อจำกัดของระบบดิจิทัลที่เพิ่งเริ่มใช้ในปี 2013 และยังไม่มีการผสานข้อมูลทางพันธุกรรมซึ่งอาจช่วยเพิ่มความแม่นยำได้อีกในอนาคต

บทสรุป

การใช้ AI วิเคราะห์ภาพแมมโมแกรมย้อนหลังหลายปี ช่วยยกระดับการประเมินความเสี่ยงมะเร็งเต้านมอย่างแม่นยำและทั่วถึงในผู้หญิงหลากหลายเชื้อชาติทั่วโลก งานวิจัยนี้เป็นก้าวสำคัญสู่การแพทย์เชิงป้องกันเฉพาะบุคคล และเป็นเครื่องมือที่พร้อมนำไปประยุกต์ใช้จริงในระบบบริการสุขภาพ.

แหล่งที่มา:
Jiang S, et al. Validation of a Dynamic Risk Prediction Model Incorporating Prior Mammograms in a Diverse Population. JAMA Network Open. 2025;6(6):e2512681. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.12681